変換したモデル
前の章で見たように、変数を変換すると、技術的な条件に違反しているモデルを、条件が満たされるモデルに変えられることがあります。技術的な条件が満たされていれば、推測統計の出力を正しく解釈できます。以下の2つのモデルでは、標準誤差とp値の変化に注目してください(どちらの設定でもp値は有意です)。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
演習の手順
LAhomesデータセットで、priceをbedに対して線形回帰し、結果を tidy に整形してください。- 同様に対数変換した変数でも実行します:
log(price)をlog(bed)に対して回帰します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a tidy model
# Create a tidy model using the log of both variables